【IT168 评论】Caffe2是Facebook新的开源深度学习框架。与之前的PyTorch不同，Caffe2专门用于将深度学习移植到移动应用程序中，这将会让智能手机更“深入”、更智能!

　　如果你认为深度学习还只是一个概念，你就错了。世界各地的研究实验室都试图开发高效快速的软件框架，使研究人员或程序员能够实施和测试深度学习模型。现在，每个新的高效深度学习框架的发布，都意味着研究有了新进展，Caffe2就是最好的证明。

　　Caffe2是Facebook为移动计算发布的模块化深度学习框架。作为示范，Facebook Messenger的新相机的图像功能使用了Caffe2。Facebook与NVIDIA携手合作，对Caffe2库进行了微调，充分发挥了NVIDIA GPU的潜力。此外，他们还为ARM CPU，Raspberry Pi和各种IoT设备构建了专门的库。

　　深度学习框架

　　几乎所有主要的编程语言都有各种各样的深度学习和机器学习框架。广泛使用的是Tensorflow，(Py)Torch和Theano(各种前端像Keras等)。硬件支持和功能总是需要改进，更重要的是，深度学习领域的研究总是有新的进展，这是一个生机勃勃的领域，为了跟上这一点，总是有新的框架出现。

▲几大DL框架比较 来源 - PyTorch论坛

　　那么，Caffe2有哪些新功能呢?首先，FAIR研究人员倾向于“非框架”的概念，其中更多地关注构建AI分离库如FAISS，Gloo等关键块，并将其集成到像Caffe2和PyTorch这样的轻量级框架中，以实现更灵活的开发。这为深度学习框架提供了更多的透明度，同时提供了强大的基础，对这些基本块的改进可以轻松地集成到这些框架中。

　　其次，Caffe已经是学术界广受欢迎的深度学习框架了，因为它易于定制，而Caffe2是基于研究模型构建生产就绪应用程序的自然延伸。基于Caffe的口碑，Caffe2很快就会在AI社区被广泛接受。

　　功能特性：

　　1、重视移动计算——Caffe2针对ARM CPU进行了优化，拥有超越机载GPU的优势。它支持Andriod和iOS。

　　2、轻量级和可扩展

　　3、支持分布式计算

　　4、可用于生产环境

　　5、Python和C ++ API

　　6、“代码编写一次，可到处运行”

　　此外，作为一个kickstart，Caffe2还提供了内置的标准深度学习架构模型，以便任何人都可以在此基础上进行开发，而不必从头开始。

　　你可能已经听说过几个月前Facebook发布的广泛流行的PyTorch框架。PyTorch是专为研究建立神经网络和实验而开发的。Caffe2是专为移动生产环境而设计的，可以在各种移动平台上部署大规模数据。

　　Caffe2的承诺

　　构建可用和稳定的开源库比看起来更困难，这也是很多深度学习库，如Tensorflow无法升级的原因之一。特别是在像深度学习这样的热门领域，管理开放源代码库是一项艰巨的任务。由于有太多的贡献者，管理程序员们提出的要求是很乏味的，所造成的延误反过来又会让程序员们失望。为了解决这个问题，Caffe2开发商已经承诺更快和更透明地接受贡献者的建议，进一步增强Caffe2。

　　此外，FAIR已经承诺了PyTorch和Caffe2之间的互操作性，因此可以使用Caffe2将实验模型直接部署到移动平台上，从而满足许多AI创业公司的愿望。 但这里要注意的是，Caffe2不支持动态图表，因为它可能会产生移动平台目前无法支持的计算负载。

　　尽管如此，Caffe2是深度学习软件领域的伟大飞跃，具有正确的理念和方法。

　　你觉得Caffe2怎么样? 在你看来，Caffee2目前的缺点是什么? 欢迎在评论中分享。